人机交互摄像头识别石头剪刀布python源代码

以下是一个简单的人机交互摄像头识别石头剪刀布的Python源代码：

import cv2
import random

# 读取摄像头
cap = cv2.VideoCapture(0)

# 定义手势分类器
hand_classifier = cv2.CascadeClassifier("hand.xml")

# 定义石头剪刀布的手势列表
hand_gestures = ["rock", "paper", "scissors"]

while True:
    # 读取摄像头帧
    ret, frame = cap.read()

    # 转换为灰度图
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 检测手势
    hands = hand_classifier.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)

    # 遍历每个检测到的手势
    for (x, y, w, h) in hands:
        # 在检测到的手势周围画一个矩形框
        cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)

        # 识别手势
        if w > h:
            gesture = "scissors"
        elif h > w:
            gesture = "rock"
        else:
            gesture = "paper"

        # 显示识别出的手势
        font = cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX
        cv2.putText(frame, gesture, (x, y - 10), font, 1, (0, 0, 255), 2, cv2.LINE_AA)

        # 计算机随机选择手势
        computer_gesture = random.choice(hand_gestures)

        # 显示计算机选择的手势
        cv2.putText(frame, computer_gesture, (50, 50), font, 1, (255, 0, 0), 2, cv2.LINE_AA)

        # 判断胜负关系
        if gesture == computer_gesture:
            result = "Tie"
        elif (gesture == "rock" and computer_gesture == "scissors") or \
                (gesture == "paper" and computer_gesture == "rock") or \
                (gesture == "scissors" and computer_gesture == "paper"):
            result = "You Win!"
        else:
            result = "Computer Wins!"

        # 显示胜负结果
        cv2.putText(frame, result, (50, 100), font, 1, (0, 255, 255), 2, cv2.LINE_AA)

    # 显示摄像头帧
    cv2.imshow("Rock Paper Scissors", frame)

    # 按下q键退出程序
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

# 释放摄像头并关闭窗口
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

说明：

1. 首先我们导入了OpenCV库，以及一个随机模块。

2. 然后读取摄像头，定义手势分类器（我们可以使用Haar级联分类器或者深度学习模型来进行手势识别），以及石头剪刀布的手势列表。

3. 在一个无限循环中，我们读取摄像头帧，将其转换为灰度图，并使用手势分类器检测手势。

4. 对于每个检测到的手势，我们在其周围画一个矩形框，并识别出手势。

5. 然后计算机随机选择手势，并显示计算机选择的手势。

6. 接下来判断胜负关系，并显示胜负结果。

7. 最后显示摄像头帧，并在按下q键时退出程序。

注意：这是一个简单的示例代码，实际中需要根据实际情况进行调整和优化。